基于差分进化算法优化的BPTT电缆监测指标预测方法技术

一种基于差分进化算法优化的BPTT电缆监测指标预测方法，包括：原始数据获取与处理；初始化超参数，种群初始化；搭建BPTT网络模型；利用差分进化算法优化BPTT网络模型；将样本数据传入优化好的网络模型进行训练，同时确定迭代次数；判断预测模型是否满足迭代次数，若满足，则将输出预测结果，若不满足，则进入下一次迭代继续对模型进行训练。本发明专利技术利用差分进化算法对BPTT网络的超参数进行优化，有效的缓解了BPTT神经网络在梯度更新时出现的梯度消失和爆炸的问题，提高了模型的鲁棒性和训练速度，能够持续且稳定的给出预测指标的数据，同时通过建预测评价模块给出合理的处理建议与措施，而且本系统具有很强的可扩展性。而且本系统具有很强的可扩展性。而且本系统具有很强的可扩展性。

【技术实现步骤摘要】
基于差分进化算法优化的BPTT电缆监测指标预测方法


[0001]本专利技术属于电力设备监测评估
，具体涉及一种基于差分进化算法优化的BPTT电缆监测指标预测方法。

技术介绍

[0002]在电力电网中，电缆是供电设备与电力设备之间的桥梁，起着传输电能的作用。随着科技的发展，工业化生产逐渐实现自动化，电器已经在人们生活中得到普及，人类对电的需求量也在逐渐的增加，因而电力工程的应用和维护也备受关注，而电力的传输主要是依靠电线电缆，只有保证电力电缆的正常工作才能够保证人们正常用电。电力电缆由于工厂加工工艺、现场制作工艺以及运行环境腐蚀等原因，导致了绝缘层中存在缺陷，这些缺陷使电缆线芯周围原本均匀的电场产生畸变，从而激发局部放电，最终发展为电缆击穿故障，造成严重后果，因此如何在绝缘开始劣化或电缆出现故障后，高效与准确地找到绝缘缺陷点与消除故障是本领域的难题。
[0003]在现场对电缆的监测中，主要的监测指标包括电缆最高温与最低温，环境温湿度，特高频局放均值与峰值，环境噪声等。由于监测指标很多，对其进行一一监测将极大地增加设备成本、人力成本以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于差分进化算法优化的BPTT电缆监测指标预测方法，其特征在于，包括：步骤1：通过现场的传感器和探头采集电缆监测指标数据作为原始数据，包括：电缆的最高温、电缆最低温、环境温度、环境相对湿度、特高频局放均值、特高频局放峰值和环境噪声；步骤2：对所述原始数据进行初始化超参数处理，包括权重、神经元偏置和学习率，权重和神经元偏置用极小的随机数进行初始化，学习率设定为0.02。步骤3：种群初始化，搭建BPTT网络模型；步骤4：利用差分进化算法优化BPTT网络模型；步骤5：将样本数据传入优化好的网络模型进行训练，同时确定迭代次数；步骤6：判断预测模型是否满足迭代次数，若满足，则将输出预测结果，若不满足，则进入下一次迭代继续对模型进行训练。2.根据权利要求1所述的基于差分进化算法优化的BPTT电缆监测指标预测方法，其特征在于，所述步骤2具体包括缺失值填充，数据降噪，归一化；数据的缺失值填充，采用数据的中位数进行数据缺失值的填充；数据降噪，采用正态分布3σ原则去噪；数据归一化，归一化公式为：其中，X是数据值，μ是数据集的平均值，σ是标准差。3.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：董芝春，崔益国，吴毅江，高荣胜，张志方，陈权，罗林吉，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司中山供电局，
类型：发明
国别省市：